【摘 要】
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针对蚁群算法在求解多任务联盟问题（multi-task coalition problem，MTCP）时存在的求解精度不高、迭代次数多的不足，利用量子计算的并行性，提出了一种求解多任务联盟问题的量子蚁群
【机 构】
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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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针对蚁群算法在求解多任务联盟问题（multi-task coalition problem，MTCP）时存在的求解精度不高、迭代次数多的不足，利用量子计算的并行性，提出了一种求解多任务联盟问题的量子蚁群算法．首先，利用量子叠加态给出了基于Agent的量子编码，使1个Agent能占据空间中的2个位置；其次，为使旋转角获得合适的大小和方向，提出了一种基于信息素的自适应修正旋转角调整策略；最后，通过对量子编码进行观测，给出了基于量子态的蚂蚁寻优策略．实验结果表明，与已有的算法相比，该算法不仅能获得更高质量的解，
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